四月 15, 2024
摘要：在本教程中，您将了解云服务模式与传统部署模式的数据库之间的区别。
数据库用于存储、管理和访问海量数据。在各种规模和行业的企业中，它们被用来支持众多的应用和程序。然而，并非所有数据库都是一样的。根据用户的数据需求和偏好，不同类型的数据库提供了不同的功能、优点和缺点。
数据库之间的一个主要区别是，它们是部署在本地还是在云上。传统部署模式的数据库，安装和运行在本地服务器或计算机上。相比之下，基于云的数据库，由第三方云服务提供商通过互联网托管和管理。这两种类型的数据库，都会有涉及到性能、成本、安全性、可伸缩性和定制化能力的优点和缺点。
在本教程中，我们会针对各种数据需求，评估和对比传统部署模式和云服务模式的数据库。我们将解释它们是什么，它们是如何工作的，以及它们的优缺点是什么。此外，我们将提供一些标准和建议，以帮助您确定哪种形式的数据库最适合您的数据需求。
传统部署模式的数据库
传统部署模式的数据库，是安装和运行在本地服务器或工作站上的数据库管理系统（DBMS）。它们将数据存储在指定的表和列中，并使用结构化查询语言（SQL）检索和更改数据。传统数据库包括 PostgreSQL、MySQL 等。
传统部署的优势
- 更快的数据访问和传输：由于传统部署模式不受网络延迟或拥塞的影响，因此可以提供快速可靠的数据访问和传输。它们还可以通过使用表空间、缓存和其他方法增强数据检索和操作。
- 对数据的完整性和管理更可控：由于用户能够设计数据类型、限制、关系和控制数据的规则，因此传统部署模式为他们提供了对数据的更多控制。事务、备份和恢复过程，也可以用来确保数据的一致性和持久性。
- 传统数据库不依赖于互联网连接或云服务提供商来运行。它们可以在本地服务器或计算机上自主运行，不受网络故障、安全漏洞或服务中断等外部环境的影响。
传统部署的缺点
另一方面，传统部署模式的数据库有些明显的缺点，限制了它们对某些数据需求的适用性。
- 较高的初始和持续成本：传统部署模式需要客户购买、安装和维护自己的硬件和软件基础设施。这可能会导致大量的初始和持续费用，以及处理技术上的复杂性和问题。
- 传统部署模式的可扩展性和灵活性有限，因此难以处理大量的数据，或流量的突然激增。它们经常需要客户扩展其物理资源，或者跨多个服务器对数据进行分区。这两者都可能既昂贵又复杂。要适应新的或不断变化的数据需求，这是一项艰巨的任务。这是因为它们依赖于难以适应的固定模式和结构。
- 无法处理各种数据：传统部署模式旨在存储和处理结构化或关系型数据，例如数字、文本或日期。它们不适合存储和处理非结构化或非关系数据，例如照片、视频、音频或社交媒体帖子。它们也难以处理大数据，大数据有高数据量、速度、多样性和准确性的特征。
托管在云上的数据库
基于云的数据库服务，是由第三方云服务提供商，通过互联网托管和管理的数据库管理系统（DBMS）。它们将数据保存在云存储中，可以随时随地访问。Amazon Web Services（AWS），Google Cloud Platform（GCP），Microsoft Azure，MongoDB，Redis 和 Elasticsearch 是云数据库服务中的比较受欢迎的一些样例。
云服务模式的优势
近年来，云服务模式的数据库越来越受欢迎，因为它们提供了各种数据管理优势。
- 降低运营和资金成本：云服务模式的数据库，客户无需购买、部署和管理自己的硬件和软件基础设施。它们还提供了可变的定价方法，允许用户仅为他们使用的资源付费，并根据需要进行扩展和缩减。
- 更高的可扩展性和灵活性：云服务模式可以轻松处理海量数据，以及流量的突然增加。用户还可以根据各种数据格式和类型进行选择，包括关系数据、非关系数据、地理数据、时序数据等。它们还支持各种数据处理和分析技术，包括 SQL、NoSQL、MapReduce、Spark 等。
- 简化集成和处理：基于云的系统，让处理非结构化或大数据变得更加容易。非结构化或非关系数据（如照片、视频、音乐或社交媒体帖子）可以在云服务模式的数据库中存储和处理。它们还允许用户使用大数据，大数据有高数据量、速度、多样性和准确性的特征。他们可以连接多种来源的数据，并使用云进行高级分析和机器学习。
云服务模式的缺点
虽然云服务模式的数据库有许多优点，但它们对某些数据需求的适用性也存在一些限制。
- 由于网络延迟或拥塞，数据访问和传输速度较慢：云服务模式的数据库运行，依赖于互联网连接和云服务提供商。这可能会导致数据访问和传输延迟，特别是对于需要实时或近乎实时访问数据的应用程序。用户可能会遇到网络中断、安全漏洞或服务中断，从而损害其数据的可用性和可靠性。
- 对数据的完整性和管理，控制能力被削弱。云服务模式将数据管理委托给云服务提供商。这可能会限制用户对其数据的控制，因为他们必须依赖提供商的数据安全、备份、恢复、合规性等策略和程序。数据从一个云提供商移动或传输到另一个云提供商，或从云移回本地系统，也可能带来挑战。
- 对互联网连接和云服务提供商的依赖：云服务模式的数据库运行，需要互联网连接以及云服务提供商。这意味着用户必须依赖外部来源，来满足其数据管理要求。如果用户使用专有的或不兼容的云提供商技术或服务，他们还可能会遭遇供应商锁定的困难。
最后的思考
我们已经看到，传统部署模式和云服务模式的数据库，提供了不同的数据管理功能、优点和缺点。最佳的部署模式取决于用户的数据需求和偏好。以下是在确定哪种类型的数据库适合您的数据要求时，要考虑的一些判据或问题：
- 您拥有多少数据以及什么样的数据？ 如果您有少量需要快速一致访问的结构化数据，则传统部署模式可能更可取。如果您有大量需要复杂分析和处理的非结构化或海量数据，则云服务模式可能更可取。
- 您需要多快访问和交付数据？ 如果您需要数据的实时或近乎实时访问的性能，则传统部署模式可能更可取。
- 您希望对数据拥有多大的控制能力？ 如果您希望对数据的完整性和维护进行额外的控制，传统部署模式是最佳选择。如果您准备将数据委托给第三方云服务提供商，则云服务模式可能更可取。
- 您愿意在数据库系统中投入多少资金？ 如果您能够负担自己的硬件和软件基础架构的成本，则传统部署模式可能更可取。如果您希望在运营和资本支出方面节省资金，云服务模式会最适合您。
其他建议
- 如果您拥有一家小型企业，拥有少量结构化数据，需要快速可靠地检索和发送，例如客户记录、库存等，您可能会更倾向使用标准部署模式（如 PostgreSQL 或 MySQL）进行事务处理。
- 如果您是一个大型组织，拥有大量非结构化或大数据，需要从众多来源（例如社交媒体帖子、照片、视频、音频或传感器数据）合并和处理数据，那么云服务模式（如 AWS 或 GCP）可能更可取。
- 如果你是一家中型公司，混合了结构化和非结构化数据，需要速度和灵活性，例如在电子商务、游戏或流处理应用中，那么混合使用两种模式的数据库（如 Azure 或 MongoDB）的混合解决方案，可能会很合适。